import numpy as np
import image_io
from image_utils import logging


def split_image_channels(image):
    '''
    该函数用于分割图像的颜色通道
    :param image: 输入图像，numpy数组
    :return: 图像的颜色通道列表
    '''
    try:
        logging.info("开始分割图像颜色通道")
        
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        # 检测多通道图像 image 是否为多通道，若不是则抛出异常
        if len(image.shape) < 3 or image.shape[2] < 2:
            raise ValueError("图像通道数必须大于等于2")
        
        # 使用numpy的split函数，沿着通道维度（axis=2）分割图像
        channels = np.split(image, image.shape[2], axis=2)
        
        # 去掉多余维度（通道维度）并添加到列表
        channel_list = [np.squeeze(channel, axis=2) for channel in channels]
=======
        # 1. 检测图像是否是多通道的
        if len(image.shape) < 3 or image.shape[2] < 2:
            raise ValueError("图像通道数必须大于等于2")
        
        # 2. 使用numpy的split函数，沿着通道维度分割图像
        channels = np.split(image, image.shape[2], axis=2)
        
        # 3. 把分割后的通道图像添加到一个列表中，去掉多余的维度
        channel_list = [channel.squeeze(axis=2) for channel in channels]
>>>>>>> 83d003ddee67f5cfc5d553312b9c70083f5e9fb2
        
        logging.info(f"成功分割图像颜色通道")
        return channel_list
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")

def merge_image_channels(file_paths):
    '''
    该函数用于合并多个单通道图像，创建一个多通道图像
    :param file_paths: 包含单通道图像文件路径的列表
    :return: 合并后的多通道图像
    '''
    try:
        logging.info("开始合并图像通道")
        
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        images = []
        for path in file_paths:
            img = image_io.load_image(path)
            # 检查图像是否为单通道（维度为2）
            if len(img.shape) != 2:
                raise ValueError(f"要合并的图像 {path} 必须是单通道图像，不能是多通道图像")
            images.append(img)
        
        # 沿通道维度（axis=2）堆叠图像
        merged_image = np.stack(images, axis=2)
=======
        # 加载每个图像文件，检查是否是单通道的，并合并成多通道图像
        channel_images = []
        
        for path in file_paths:
            # 加载图像
            img = image_io.load_image(path)
            
            # 检查是否是单通道图像
            if len(img.shape) > 2 and img.shape[2] > 1:
                raise ValueError("要合并子图像必须是单通道图像，不能是多通道图像")
            
            # 添加到列表
            channel_images.append(img)
        
        # 确保所有图像具有相同的尺寸
        shape = channel_images[0].shape
        for img in channel_images:
            if img.shape != shape:
                raise ValueError("所有待合并的通道图像必须具有相同的尺寸")
        
        # 将单通道图像堆叠成多通道图像
        merged_image = np.stack(channel_images, axis=2)
>>>>>>> 83d003ddee67f5cfc5d553312b9c70083f5e9fb2
        
        logging.info("成功合并图像通道")
        return merged_image
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"在合并图像通道时发生错误: {e}")